随着人工智能（AI）进入爆发式增长的前夜，特别是大模型和深度学习技术的飞速发展，对底层数据基础设施提出了前所未有的要求。AI模型训练的成功，依赖于海量、高质量、多模态的数据。对象存储因其在处理大规模非结构化数据方面的固有优势，已成为构建现代AI数据湖架构的核心存储基石。

对象存储为什么是AI数据湖的首选？

AI数据湖旨在存储各种类型、各种格式的原始数据，包括非结构化和半结构化数据，以支持后续的查询和分析。对象存储的架构特性与AI工作负载的需求高度契合：

1. 海量非结构化数据存储： AI模型需要T级甚至PB级数据进行训练。对象存储专为大数据而构建，具有几乎无限的可伸缩性，能以符合成本效益的方式存储和备份这些快速增长的大型数据集。这解决了传统存储方案在面对不断增长的训练数据时的容量和成本压力。

2. 高吞吐性能优化： AI训练涉及对海量数据进行高速读写。对象存储平台通过与大数据和机器学习生态系统的紧密协同，提供了标准HDFS协议访问方式。这使得用户在大数据分析场景中，能够获得更优的读取和分析性能，以及更强的稳定性和扩展性，有效支撑了大规模AI训练的数据吞吐需求。

3. 数据智能化与知识提取： 智能世界的发展离不开AI，但AI应用需要从海量多模态的数据中高效进行知识提取，以实现行业AI的关键突破。对象存储通过其自定义元数据功能，使得数据科学家能够轻松地搜索、导航和分析数据集，这对于管理复杂的机器学习训练集至关重要。

对象存储在AI计算基础设施中的角色

面向未来十年，算力需求将增长100倍。在异构计算成为趋势的背景下，对象存储支撑着AI计算中心训练平台 的数据层：

• 训练平台的数据后端： 对象存储为优选的预训练模型（ModelZoo）提供了高效的存储后端，例如支持高性能、多框架兼容的训练平台。

• 边缘计算的协同： 随着AI向边缘延伸，对象存储的边缘计算能力变得关键。边缘存储节点具备本地数据处理能力，能够支撑将计算与感知结合，实现多模交互的超现实体验等未来应用。

• 支撑推理平台： 对象存储不仅用于训练数据，也用于支撑AI数据中心推理平台，例如存储预处理后的模型和数据，以实现模型的快速部署和商业变现。

数据保护与模型资产管理

AI训练数据是高价值的研发资产。对象存储的高可靠性设计（高达11个9的数据持久性）和高可用性解决方案，保障了AI训练数据的耐久性。此外，对象存储的版本控制功能 有助于管理和恢复不同版本的训练集和模型，确保了AI基础设施的健壮性。

对象存储作为底层数据基础，是实现“计算更快” 和“知识提取” 的关键环节，是推动智能世界持续演进的必要条件。